GitHub Copilot과 MCP에 대한 가이드 모음

 

요즘엔 진짜로 AI와 개발의 접점이 점점 명확해지고 있다.

특히 GitHub Copilot과 이를 중심으로 발전하는 MCP (Model Context Protocol)는 이제 단순한 코드 자동완성을 넘어 툴을 직접 조작하고, 작업을 자동화하는 Agent 시스템으로 진화하고 있다.

 

이 글에서는 Copilot과 MCP의 개념부터 실사례, 도입을 위한 실용 자료들까지 제가 모은 사이트들을 소개한다.

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1. GitHub Copilot 시작하기 🤖

📘 GitHub Copilot 공식 문서

Copilot의 설치, 기능 개요, 코드 작성 보조 등의 기본 기능을 설명하는 가장 중요한 출발점이다.

🧭 NAVER D2 - Copilot Agent 소개

한국어로 쉽게 설명된 Copilot의 Agent Mode 개요와 MCP 연결 개념 소개 글이다.
Agent 기반 AI 개발 환경의 흐름을 파악하기 좋다.

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2. Copilot Agent Mode + MCP 연결 구조 🧩

🔗 Copilot Agent + MCP 튜토리얼

GitHub에서 제공하는 공식 연동 튜토리얼이다.
Copilot이 외부 MCP 서버를 통해 기능을 확장하는 전체 흐름을 단계별로 설명한다.

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3. MCP의 개념과 구조 이해하기 📚

🌐 MCP 개요 공식 페이지

Model Context Protocol이 어떤 목적과 구조로 만들어졌는지를 설명하는 표준 문서다.
JSON-RPC 기반 구조와 호출 체계의 큰 그림을 이해할 수 있다.

📘 MCP for Beginners (한글)

초보자를 위한 MCP 설명서로, 실제 코드 예제를 포함해 친절하게 설명되어 있다.

🧪 mcp-containers 실습 환경

Docker 기반 MCP 서버를 로컬에서 쉽게 띄우고 테스트할 수 있는 환경을 제공한다.
개인 프로젝트나 실습에 적합합니다.

🏗️ GitHub MCP 서버 구현체

GitHub에서 직접 제공하는 공식 MCP 서버 구현체이다.
자체 MCP를 운영하거나 분석할 때 참고할 수 있다.

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4. 실제 서비스에서의 MCP 적용 사례 💼

🎨 Figma Dev Mode의 MCP 서버 연동

Figma에서 Dev Mode 기능을 확장하기 위해 MCP를 적용한 사례다.
디자인 도구와 AI Agent 간의 협업 흐름을 잘 보여준다.

🧩 SK플래닛의 Figma MCP 도입기

Figma 기반의 워크플로우에 MCP를 연동하여 실제 내부 도구와 어떻게 연결했는지를 다룬 상세 사례다.

💳 카카오페이의 MCP Agent Toolkit

카카오페이에서 자체 MCP 도구를 만들어서 다양한 백엔드 서비스와 연동한 경험을 공유한다.

🧾 토스페이먼츠 MCP 연동 서버 이야기

토스페이먼츠가 AI 코딩 도구와 MCP를 활용해 결제 시스템 연동을 획기적으로 단축한 경험담.
기존 수주일 걸리던 작업을 ‘10분 안에’ 완료하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 환경을 소개한다.

🛠️ 토스페이먼츠 MCP 서버 구현기

키워드 기반 검색에서 BM25 알고리즘 도입으로 문서 검색 정확도를 높인 MCP 서버 구현기.
AI 모델이 정확한 코드를 생성하도록 돕는 실무적인 기술적 접근법을 설명한다.

💡 PG 업계 최초 AI 연동 MCP 도입

토스페이먼츠가 PG 업계 최초로 MCP 서버를 도입해 AI 기반 결제 연동 환경을 구축한 사례.
향후 비개발자도 자연어만으로 결제 연동 가능한 환경으로 확장할 계획임을 알리고 있다.

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5. 확장 사례 - Notion, Google, AWS 🛰️

📓 Notion MCP 공식 문서

Notion이 MCP 서버 역할을 수행하도록 설계한 구조다.
AI Agent가 Notion에 접근해 데이터 생성/조회가 가능하도록 OAuth와 도구 구성이 설명되어 있다.

🚀 Claude + Notion MCP 연동 오픈소스

Notion 기반의 MCP 서버 예시로 Claude, Copilot 등과 연동 실습이 가능한 프로젝트다.

🗺️ Google Maps AI + MCP

MCP를 활용해 Google Maps Platform 데이터를 Agent가 활용할 수 있게 구성한 실험적 시도다.
Maps API를 맥락 기반으로 호출할 수 있다.

🧾 AWS 블로그 - Amazon Bedrock 기반 MCP 사례

Amazon Bedrock의 에이전트가 어떻게 MCP 기반으로 외부 API를 호출하는지 설명한다.

🍽️ AWS 티오더 - 실무 도입 사례

티오더가 MCP와 Bedrock, EKS, MemoryDB를 활용해 에이전트 자동화 시스템을 구축한 사례다.

🧰 Amazon Q Developer CLI 확장

Amazon Q CLI가 MCP를 통해 외부 서비스와 통신하는 기능을 확장한 개발자 가이드이다.

📖 Amazon Q + MCP 공식 설명서

Amazon Q에서 MCP를 어떻게 설정하고 활용하는지를 설명하는 공식 문서다.

 

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마무리 🧭

GitHub Copilot은 단순한 자동완성 도구에서 벗어나 Context-aware AI Agent로 진화하고 있으며, 이를 가능하게 해주는 핵심 기술이 바로 MCP다.
지금 소개한 자료들은 이 생태계를 이해하고, 실제 업무나 개인 프로젝트에 적용할 수 있도록 도와주는 좋은 길잡이가 될 것 같다.